データベースのデータ量の増加パターンとしては、大きく分けて2通りあります。

DBMSとしては、レコード数が増加する方が、データベースとして自然な増加と考えられます。
Oracleデータベースを例に挙げてみると、レコード数が増加する場合、増加した分は、格納されるブロックが次々に追加されていくイメージとなります。

一方、レコード長が長くなる場合は、最初にInsertされたレコードが、余裕のない状態で格納されているため、レコード長が長くなった場合、そのままでは処理を続行できません。
そこで、あらかじめブロック内にPCTFREEというパラメータで空き領域を設けておき、長くなったレコードをブロック内の空き領域に移動するという処理を行います。
詳しくは第4章「物理設計」で紹介します。

データ量に関するサンプル表を表3-8に示します。

エンティティごとに、アクセス頻度を、ビジネスカレンダー日付、時間帯ごとに収集します。
その際、実行されるアプリケーションの種類も確認します（OLTP系の処理か、あるいはDSS系またはバッチ処理か）。

• 単位時間あたりの平均更新件数/アクセス件数
• 単位時間あたりのピーク時更新件数/アクセス件数
• ピークの時間帯（営業が外回りから帰ってきた後18：00-20：00など）
• 1日あたりの更新件数/アクセス件数
• 1日あたりの更新件数/アクセス件数
• 処理件数が日によって偏りがある場合、ピークになる日（15/月末）、月

業務のタイムスケジュール、処理を行うロケーションなどをヒアリングすることによって、処理が集中しないよう、システムの運用スケジュールを作成します。

• １．機能単位の処理要求頻度
• ２．業務全体の稼動スケジュール
• ３．システムおよび業務実施のロケーション

また、業務を実行しているロケーションから、ネットワークの見積もり、必要であれば分散システム環境を提案します。
ただし、これらの作業はアプリケーションの運用設計、データベースの物理設計で行います。

• 各プロセスのピークが重複しないよう、システム全体の運用スケジュールを作成（運用設計）
• 分散環境、ストライプ化等を含めたシステムの物理的な構成を設計（物理設計）

以上が、論理設計、物理設計に必要な収集データに関する紹介です。
これらのデータを使って、いかに性能のでるデータベースを設計するかを考えていきます。

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